LinkedIn MCP

MCP-сервер, который позволяет ИИ-ассистенту искать вакансии на LinkedIn и читать профили LinkedIn, управляя реальным окном Chrome через протокол DevTools.

Он только для чтения. Здесь нет инструментов для подключения, сообщений, одобрений, публикаций или откликов — не как настройка, а потому что код для этого не существует. Это осознанная граница: LinkedIn относится к автоматическому написанию гораздо строже, чем к автоматическому чтению, и смешение этих двух вещей приводит к ограничению аккаунтов.

Инструменты

Related MCP server: LinkedIn Sales & Navigator MCP Server

Установка

Требуется Python 3.12+, uv и Google Chrome.

git clone https://github.com/TSS99/linkedin-mcp.git
cd linkedin-mcp
uv sync

Войдите один раз. Это откроет окно Chrome и будет ждать, пока вы войдёте вручную — скрипт никогда не вводит учётные данные, потому что LinkedIn блокирует скриптовый ввод учётных данных:

uv run linkedin-mcp --login

Сессия сохраняется в ~/.linkedin-mcp/chrome-profile. Проверить её можно в любой момент с помощью uv run linkedin-mcp --check, очистить — с помощью uv run linkedin-mcp --logout.

Каким профилем Chrome он управляет

По умолчанию сервер открывает одноразовый собственный профиль. Это окно будет выглядеть как новое — без закладок, расширений, и вход выполнен только в LinkedIn. В этом и смысл: сервер может видеть только LinkedIn.

Если вы предпочитаете, чтобы он управлял вашим обычным Chrome, чтобы использовать уже существующую сессию LinkedIn и не открывать чужое окно, задайте:

LINKEDIN_MCP_PROFILE_DIR=system

или укажите любой каталог профиля явно. В конфигурации MCP-клиента это помещается в блок env:

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/linkedin-mcp", "run", "linkedin-mcp"],
      "env": { "LINKEDIN_MCP_PROFILE_DIR": "system" }
    }
  }
}

Прежде чем это сделать, поймите две вещи:

Вам всё равно придётся один раз перезапустить Chrome. --remote-debugging-port действует только при запуске; его нельзя включить для уже работающего процесса. Поэтому к Chrome, который открыт прямо сейчас, невозможно подключиться, что бы ни говорила настройка профиля. Полностью закройте его (Cmd+Q, а не просто закройте окно) и позвольте серверу запустить его, или запустите сами командой, которую выводит --login.

Порт отладки не ограничен LinkedIn. Всё, что может получить доступ к 127.0.0.1:9224, может управлять каждой вкладкой в этом Chrome и читать каждую сессию в нём — вашу почту, ваш банк, всё — не только LinkedIn. В изолированном профиле больше ничего нет. В вашем обычном профиле есть всё. Запускайте так только на доверенной машине и закрывайте отладочный Chrome, когда закончите.

--logout отказывается удалять профиль, который он не создавал, поэтому указание на ваш настоящий Chrome не может стереть состояние вашего браузера.

Настройка

Добавьте в конфигурацию MCP-клиента (см. mcp-config.example.json):

{
  "mcpServers": {
    "linkedin": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/path/to/linkedin-mcp", "run", "linkedin-mcp"]
    }
  }
}

Для Claude Code: claude mcp add linkedin -- uv --directory /path/to/linkedin-mcp run linkedin-mcp

Как это работает и почему

CDP против реального профиля Chrome, а не запущенного браузера. Собственный Chromium от Playwright выдаёт себя десятками способов, которые проверяет LinkedIn. Подключение к реальному Chrome, в который вы вошли сами, сохраняет честность отпечатка и cookie. Сервер работает на отладочном порту 9224, поэтому он сосуществует с другими MCP-серверами, управляющими браузером, на портах 9222/9223.

Навигации замедлены. LinkedIn ограничивает частоту запросов, а не только объём, поэтому goto применяет минимальный интервал с джиттером. Долгий исследовательский прогон медленнее, чем мог бы быть, — намеренно.

Каждая строка в DOM LinkedIn встречается дважды — один раз видимая, один раз в visually-hidden span для программ чтения с экрана — поэтому сырой innerText читается как «Acme Corp\nAcme Corp». dedupe_lines схлопывает повторяющиеся строки; без этого каждое разобранное поле удваивается.

Селекторы — это упорядоченные списки запасных вариантов. Имена классов в LinkedIn обфусцированы и часто переименовываются. Где возможно, парсеры опираются на то, что пережило смену классов — атрибут data-occludable-job-id, стабильные якорные id div#experience — и в качестве запасного варианта разбирают порядок строк в тексте карточки, а не доверяют хуку на каждое поле.

Сломанный парсинг никогда не возвращает пустой результат. Каждый инструмент обёрнут так, что отсутствующий якорь возвращается как {"status": "error", "error_type": "stale_selector", ...} с указанием селектора и URL. LLM, получив [], с полной уверенностью сообщит «вакансий не найдено»; это позволяет отличить поломку инструмента от реального отсутствия результатов.

Тесты

uv run pytest

Тесты покрывают чистые парсеры — построение URL/фильтров, разбор карточек, разбор записей профиля, дедупликацию строк — на фикстурах в том виде, в каком DOM LinkedIn их реально выдаёт. Им не нужен браузер и сеть.

Когда что-то ломается

Это случится. LinkedIn постоянно меняет разметку, а скрапер — это предположение о чужом HTML. Ожидайте ошибок stale_selector; обычно исправление — это ещё одна запись в списке селекторов в tools/jobs.py или tools/profiles.py, плюс фикстура в tests/test_parsers.py.

Если вы получаете auth_required с URL checkpoint, LinkedIn требует человека: откройте окно Chrome, пройдите проверку и повторите попытку.

О условиях использования

Автоматический доступ противоречит Пользовательскому соглашению LinkedIn, независимо от того, насколько аккуратна реализация, и LinkedIn действительно ограничивает аккаунты за это. Это личный исследовательский инструмент; конструкция «только для чтения» и замедленные запросы снижают риск, но не устраняют его, и аккаунт, на который вы его направляете, несёт этот риск. Используйте своё суждение.

Лицензия

Apache-2.0